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1、数据分析基础原则——需求分析：洞察本质
可以使用场景还原法则：数据需求什么?具体问题是什么样的?需要解决这个问题的是谁?什么情况下会需要?业务逻辑是什么?目的是什么?——需要注意的是，这里要深入分析需求提出者深层次的目的，洞察根本需求才能找出更合理的对策。
举个栗子：有个用户说想吃火锅，可是，他真的是嘴馋想吃火锅吗?周围可能没有火锅店。其实他可能是饿了，如果当时你能快速给他个包子，不仅能满足其根本需求，还更节省成本。
需求判断的过程，每个人都有一套自己的方法，适合自己、适合当下即可，多问几个为什么会有帮助
2、数据分析基础原则——沟通为先：抱团取暖
数据分析的结果或者说数据的结果最终是要应用到业务中去，那么寻求业务部门的支持就尤为重要，如果需求直接来自于业务部门就更好了。这样有2个好处：一是能更好的知道数据的应用场景，提供更佳的解决方案;二是能真正落地使用，避免纸上谈兵。
不管是耍酷、卖萌还是秀肌肉，搞好关系很重要，想想产品汪们吧，分析狮也是一样
3、数据分析基础原则——落地应用：是骡子是马拉出来溜溜
分析要有落地方案：数据很多，结果也很多，不同的人有不同的领悟和业务解读，但是，数据的重要性不在于量有多大、算法有多重要，而在于接地气，能创造价值。
你说数据很有指导价值，**指标上升了**%，SO WHAT?!
你说你的分析结果很棒，那告诉我，接下来，该怎么做?!
分析要有检验和迭代：数据分析的结果存在一定的概率性、偶然性，而现实业务比较复杂，两者发生的情况未必一致，所以分析结果要有检验标准，做的好与不好要有量化、可衡量的指标。同时，在实际应用过程中，要跟踪、改进、迭代。这个过程同产品迭代过程。后面有时间会重点说。
避免使用过于专业的术语，使用业务人员或外行人员能理解的沟通方式和语言会提高效率
其实企业中的真实数据分析远比想象中复杂，在一定情况也并非需要多么高大上、多么复杂的模型。因此，对于数据分析工作者来说，如何根据现实情况，判断、引领需求，快速创造价值就显得尤为重要。这在一定程度上对数据工作者的综合能力较高，一句话概括为：用产品的思维做数据，用解决方案的思维做数据。我们不相信高精尖、我们相信最终结果。
这就是今天为大家讲解的数据分析基础原则，如果你想做好数据分析师，那么这些内容你一定不能错过，毕竟这是一个和数据打交道的行业，所以严谨的思维是必不可少的，这才是你在这个领域拥有越来越好发展的前提，想获得更多数据分析师的知识，可以点击下方资料下载链接。
